【数据增强】图像与标签同时进行增强(含完整代码)
常用的数据增强方法包括图像旋转（旋转不同角度）、平移（在水平和垂直方向上移动）、缩放（放大或缩小图像）、裁剪（随机选择图像的子区域）、翻转（水平或垂直翻转图像）、颜色变换（调整对比度、亮度、饱和度等）、添加噪声（例如高斯噪声或椒盐噪声）、镜像（左右或上下镜像）以及混合（如Mixup和CutMix，通
简单线性插值去马赛克算法的Python实现
马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列（CFA）生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式，其中包括红（R）、绿（G）和蓝（B）三种滤光片，以特定模式排列。去马赛克过程就是从这种单通道图像中恢复出三通道（RGB）的彩色图像。本文实现的去马赛克算法是基于简单线性插值的。它利用邻近像
视频风格化技术原理及现状
在整个调研过程中，相关论文中各方案的对比都是比较欠缺的，反映一个基本事实，客观评估生成效果是困难的，现有的评估方法主要是如Frechet视频距离和Inception Score（IS），主要强调生成的视频和真实视频分布之间的差异，难以准确反映视频生成的综合质量。的提出激发了更多的工作。传统的扩散模型
边缘检测评估方法：FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究
本文通过理论分析和实证实验,明确展示了FOM在边缘检测评估中的优越性。相比之下,RMSE、PSNR和SSIM在这一任务中表现出明显的局限性。
三本IEEE会议“一区顶刊”大PK！年发文量＞1000+，千万别错过！
物联网服务、应用、标准和测试平台，如流数据管理和挖掘平台、服务中间件、开放服务平台、语义服务管理、安全和隐私保护协议、智能服务和应用设计示例、物联网应用支持等。物联网架构，如以物为中心、以数据为中心、以服务为中心的架构、CPS 和 SCADA 平台、面向物联网的未来互联网设计、基于云的物联网以及系统
图像数据增强库综述：10个强大图像增强工具对比与分析
本文旨在全面介绍当前广泛使用的图像数据增强库，分析其特点和适用场景，以辅助研究人员和开发者选择最适合其需求的工具。
opencv-python实战项目六：全景图像拼接
opencv 图像拼接技术
人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？
人工智能时代，程序员保持核心竞争力的三大杀器
华为 昇腾 310P 系列 AI 处理器支持 140Tops 的 AI 算力。
PCIe Gen4.0 ，兼容 3.0/2.0/1.0 XGE、SATA、USB 等接口。领域，有着极高的性价比，具有超强算力、 超高能效、高性能特征检索、安全启动等优势。基于 模组设计的 AI 智能产品，可根据实际应用需求，可应用于机器人、无人机、无人。支持 I2C、 UART、 CAN-FD、
【人脸识别】数据集宝藏合集，速看！
数据库中的许多图像包含不止一张带注释的人脸（293 张带有 1 张人脸的图像，53 张带有 2 张人脸的图像和 53 张带有 [3, 7] 人脸的图像）。该数据集是视听的，因此对于许多其他应用也很有用，例如 - 视觉语音合成、语音分离、从人脸到语音的跨模态转换（反之亦然）以及从视频中训练人脸识别以补
机器视觉07——常见光源特点及应用之环形光源详解
机器视觉光源#前期文章分析了，选择一个合适的光源，需要满足的四点主要要求，文章见链接！本期开始，将分享常见光源的特点及应用。光源的特点，决定了其适合应用的场景。或者说，根据应用场景的需求，我们要选择具有相应特点的光源。
vision mamba 原理篇
与 transformer中注意力机制不同，S6 将 1D 向量中的每个元素（例如文本序列）与在此之前扫描过的信息进行交互，从而有效地将二次复杂度降低到线性。然而，由于视觉信号（如图像）不像文本序列那样具有天然的有序性，因此无法在视觉信号上简单地对 S6 中的数据扫描方法进行直接应用。在 CSM 的
RT-DETR: 实时目标检测的又一次进化
点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号实时目标检测是一个具有广泛应用的关键领域，从物体跟踪到自动驾驶。想象一下，一辆能够实时检测行人和其他车辆的自动驾驶汽车，或一个可以同时跟踪多个移动物体的监控系统。这些系统的效率和准确性取决于其快速、准确地处理和分析视觉数据的能力。这就是实时目标检测的重
AI：280-深入解析OpenCV中的数值计算与图像阈值处理：方法、优化与应用实例
图像处理是计算机视觉领域的重要组成部分，而阈值处理是其中的基础操作之一。阈值处理通过设置图像像素值的上下限，将图像分割成目标与背景部分。这篇文章将深入探讨OpenCV中的数值计算与图像阈值处理，结合代码实例，帮助你更好地理解和应用这些技术。
FLUX.1图像生成模型：AI工程师的实践与探索
黑森林实验室（Black Forest Labs）研发的FLUX.1图像生成模型，以其120亿参数的庞大规模，正在重新定义图像生成技术的新标准。FLUX.1系列模型的推出，不仅为AI工程师提供了强大的工具，也为整个图像生成领域带来了新的活力。
AI：274-深入探讨OpenCV中的ROI区域处理及其高级应用
在OpenCV中，定义ROI非常简单。通常可以通过切片操作或使用OpenCV的方法来实现。import cv2# 读取图像# 定义一个矩形ROI# 显示ROI在上述代码中，我们读取了一张图像，并定义了一个矩形区域。通过切片操作，我们提取了该区域并显示出来。本文探讨了ROI（感兴趣区域）在OpenCV
OPenCV高级编程——OpenCV常见的API及绘图知识详解
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理、视频分析、对象检测等功能。本文将详细介绍OpenCV中常见的API以及绘图相关的知识，帮助开发者更好地理解和使用OpenCV。
【Arxiv2023】Detect Everything with Few Examples
本文提出了小样本目标检测领域的SOTA方法DE-ViT，采用元学习训练框架。DE-ViT提出了一种新的区域传递机制用于检测框定位，并且提出了一种空间积分层来讲mask转化为检测框输出。DE-ViT相比之前的方法提升巨大，在COCO数据集上，10-shot提升15AP，30shot提升7.2AP。
postgres.new：在浏览器中构建与AI协作的开源Postgres沙盒
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如何寻找一个领域的顶级会议，并且判断这个会议的影响力？
相对应的，普通会议的论文往往引用率很低。，导师、系教授或师兄姐都已经在领域中一段时间了，他们对领域内的知名会议有着深刻的理解和认识。例如：CCF（中国计算机学会）有官方的学术会议推荐名单，里面的学术会议分为A、B、C三个等级，推荐名单中的会议基本都是计算机领域的顶级会议，等级越高说明影响力越大。如果
